Casos de éxito
AI en Ingeniería de procesos
Mejorar la eficiencia mediante la IA
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Nuestro cliente, una PYME innovadora, pretendía mejorar la eficiencia operativa integrando la inteligencia artificial en sus procesos. El objetivo era mejorar la velocidad y la calidad de los informes, reduciendo al mismo tiempo el tiempo dedicado a tareas repetitivas.
Desafío: Elaborar buenos informes y propuestas es fundamental para la empresa, pero exige mucho trabajo y a menudo es repetitivo. La calidad variaba considerablemente en función de los conocimientos lingüísticos del autor, sobre todo cuando varios colaboradores trabajaban en un mismo informe. Además, el equipo carecía de conocimientos prácticos sobre herramientas de IA generativa como ChatGPT y sobre cómo utilizarlas eficazmente para mejorar la calidad y agilizar la producción de informes.
Solución: Colaboramos estrechamente con el cliente para afrontar estos retos. Se diseñaron talleres a medida para formar al equipo en técnicas avanzadas de generación de mensajes para ChatGPT, centrándose en la creación de informes coherentes y de alta calidad. Se integraron herramientas de IA sencillas pero eficaces en los flujos de trabajo diarios, y ChatGPT se utilizó también para apoyar el análisis de datos.
Resultado: El proyecto logró resultados mensurables. Disminuyó el tiempo dedicado a los informes rutinarios y mejoró la calidad y coherencia del lenguaje. Esto permitió al equipo centrarse en tareas de mayor valor. Los informes se ajustaron mejor a los objetivos operativos de la empresa.
El equipo también desarrolló confianza y competencia en el uso de herramientas de IA, impulsando mejoras continuas y fomentando una cultura de innovación.
Análisis avanzado de datos en AgTech
Gestión de nutrientes basada en datos
Rendimientos mejorados
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Nuestro cliente pretendía comprender el impacto de las distintas estrategias de gestión de nutrientes en el rendimiento del maíz en diversos campos. El objetivo era extraer información procesable de datos de campo complejos para permitir recomendaciones de fertilización más precisas y específicas para cada lugar.
Desafío: Gestionar la complejidad de las múltiples combinaciones de nutrientes y los plazos de aplicación en condiciones de campo heterogéneas. Distinguir las variables de impacto a partir de una avalancha de datos sobre el suelo y los tejidos recogidos en distintas fases del cultivo.
Solución: Se utilizaron técnicas estadísticas basadas en cuartiles y modelos predictivos -incluidas redes neuronales- para aislar las variables más relacionadas con el rendimiento. Algunos datos del suelo y de las hojas resultaron especialmente eficaces para predecir la respuesta al tratamiento.
Resultado: El análisis reveló que el momento de aplicación del fósforo es una palanca clave del rendimiento e identificó variables del suelo y la planta que predicen rendimientos superiores a la media con una precisión superior a 70%. Esta información orienta ahora las estrategias de fertilización, aumentando la eficiencia y el rendimiento y minimizando los insumos y la huella ambiental.
Consultoría en productos químicos
Liberar el potencial de los créditos de carbono
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Nuestro cliente necesitaba evaluar la viabilidad de generar créditos de carbono sustituyendo un fumigante con alto potencial de calentamiento atmosférico por su nuevo producto. El objetivo era realizar una evaluación preliminar de los beneficios medioambientales y financieros, garantizando al mismo tiempo el cumplimiento de las metodologías de acreditación de carbono.
Desafío: Validar las reducciones de gases de efecto invernadero mientras se sortean las complejidades técnicas y normativas. Desarrollar un caso de negocio creíble para alinearlo con las oportunidades de mercado.
Solución: Un análisis riguroso cuantificó la reducción de emisiones utilizando estimaciones conservadoras. Un modelo financiero proyectaba grandes beneficios, lo que reforzaba la viabilidad económica de la transición.
Resultado: El estudio confirmó el potencial de reducción significativa de emisiones y presentó un argumento comercial convincente para los créditos de carbono. Ahora estamos trabajando con el cliente para seguir explorando y aplicando estas oportunidades.
Análisis avanzado de datos en AgTech
Los análisis avanzados ayudan a los pioneros en la gestión sanitaria de las aves de corral
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Nuestro cliente desarrolló un producto pionero que revoluciona la salud intestinal de los animales sin utilizar antibióticos. Se pusieron en contacto con nosotros para realizar un análisis detallado e independiente de sus datos, centrado en la eliminación satisfactoria de un patógeno no deseado en animales infectados. El conjunto de datos incluía casi 7.000 mediciones independientes de varios ensayos.
Desafío: El reto era múltiple: no sólo proporcionar una validación independiente de la eficacia ya demostrada de esta innovadora solución no antibiótica, sino también desentrañar su mecanismo de acción en distintas condiciones ambientales. La complejidad de los datos, unida al imperativo de aportar pruebas estadísticamente sólidas del efecto del producto, exigía un planteamiento que fuera más allá de las metodologías convencionales.
Solución: Para sortear estas complejidades, empleamos una sofisticada combinación de análisis estadísticos avanzados y modelos probabilísticos. Esta elección obedeció a la necesidad de desvelar patrones que no eran fácilmente visibles con los medios tradicionales, sobre todo para comprender cómo se comportaba el producto en escenarios de alto riesgo relacionados con las concentraciones de patógenos. Este enfoque metodológico nos permitió validar la eficacia del producto.
Resultado: Nuestro análisis condujo a conclusiones revolucionarias. Nuestro análisis demostró que el producto era excepcionalmente eficaz, especialmente en entornos con mayor riesgo de infección. Un dato novedoso de nuestro enfoque probabilístico evidenció una reducción significativa de la presencia del patógeno en las aves tratadas, lo que resulta crítico cuando se evalúan las infecciones en los límites de detección mediante métodos de recuento biológico estándar, un factor crítico que a menudo se pasa por alto en los análisis estándar. Estas aves mostraron una prevalencia notablemente inferior, lo que sugiere que el producto podría mitigar significativamente los riesgos de contaminación ambiental.
Análisis avanzado de datos en AgTech
Datos para mejorar el suelo
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Una empresa emergente buscaba optimizar la aplicación de un novedoso potenciador del suelo diseñado para mejorar el rendimiento de los cultivos. Los ensayos de campo a gran escala proporcionaron un conjunto de datos diversos que revelaron respuestas muy variables en función del tipo de suelo y la dosis de aplicación.
Desafío: Los resultados mostraron una variabilidad significativa, con aumentos de rendimiento superiores a 20% en algunos casos pero reducciones en otros. Era crucial comprender las condiciones necesarias para obtener resultados positivos constantes. Los datos de alta dimensionalidad (más de 40 variables de suelo y planta) complicaron aún más el análisis.
Solución: Mediante el análisis comparativo de casos, la modelización estadística y las redes neuronales, identificamos los factores clave que influyen en la eficacia. La modelización avanzada reveló las "ventanas" óptimas de la dosis de aplicación: una dosis excesiva o insuficiente conducía a resultados negativos o inferiores. Además, el tipo de suelo influyó en el efecto del potenciador: en algunos suelos mejoró la disponibilidad de nutrientes, mientras que en otros fue necesario ajustar cuidadosamente la dosis.
Resultado: El análisis proporcionó información práctica, lo que permitió una estrategia de aplicación específica para cada lugar en lugar de un enfoque único. La nueva empresa perfeccionó sus directrices para maximizar los beneficios de rendimiento y minimizar riesgos como la acumulación de salinidad en el suelo o los desequilibrios de nutrientes. El estudio también destacó el papel potencial del potenciador en la estimulación de la actividad microbiana beneficiosa en condiciones óptimas.
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